SAFRS(Spontaneous Acoustic Field Reproduction System) is a system to sense changes of surroundings and produce sounds which can go well with environment elements sensed by the system in to the space. The sounds were judged by individual evaluation and, the classification of the preferred sounds according to the mood of the space was suggested in the former study. Effectiveness of SAFRS with field application was validated by prior studies which dealt with researching acoustic environment, evaluating images of sounds, and rating environment with existence and nonexistence of sound resources such as fountains and the system after applied in D university. In this study, for more effective field application of SAFRS, research for the acoustic environment around sound resources and subjective evaluation of the preference of the sounds from the resources were made and it was considered that the results of the experiments should be primary information to propose proper sound level to be offered by the system. The results of the study are as follows; 1) It was considered that the ambience of the center road was dependent upon produced sounds by the system and water sounds of the fountain and that of walk way was mostly dependent upon produced sounds. 2) The results of the subjective evaluation showed that the distance from sound resources was suggestive; the more distant from produced sounds the less full and clear the sounds, the less distant from the sounds of water the more delight and idyllic ambience, and the less distant from the forest the more idyllic ambient and diversity. 3) The results upwards were telling that an average value of six elements for the evaluation was even at the place set back 10.2m from center road and walk way. And harmony of all sounds of the place should be considered to propose suitable sound level of SAFRS.
SAFRS(spontaneous acoustic field reproduction system) is a system to sense changes of surroundings and produce sounds which can go well with environment elements sensed by the system in to the space. The sounds were judged by individual evaluation and, the classification of the preferred sounds according to the mood of the space was suggested in the former study. Effectiveness of SAFRS with field application was validated by prior studies which dealt with researching acoustic environment, evaluating images of sounds, and rating environment with existence and nonexistence of sound resources such as fountains and the system after applied in D university. In this study, for more effective field application of SAFRS, research for the acoustic environment around sound resources and subjective evaluation of the preference of the sounds from the resources were made and it was considered that the results of the experiments should be primary information to propose proper sound level to be offered by the system. The results of the study are as follows; 1) It was considered that the ambience of the center road was dependent upon produced sounds by the system and water sounds of the fountain and that of walk way was mostly dependent upon produced sounds. 2) The results of the subjective evaluation showed that the distance from sound resources was suggestive; the more distant from produced sounds the less full and clear the sounds, the less distant from the sounds of water the more delight and idyllic ambience, and the less distant from the forest the more idyllic ambient and diversity. 3) The results upwards were telling that an average value of six elements for the evaluation was even at the place set back 10.2m from center road and walk way. And harmony of all sounds of the place should be considered to propose suitable sound level of SAFRS.
본 논문에서는 가중치를 고려한 L2-norm 최소화 기법으로 역 MFCC 알고리듬을 이용하여 고래 사운드 재생 시스템을 구현하였다. 고래소리 콘텐츠와 3D 프린팅을 결합하여 제작된 본 연구의 결과물은 고래관광 산업 및 멀티미디어 콘텐츠 산업에 기여를 하게 될 것이다. 먼저 다양한 고래 소리를 재생하는 소프트웨어를 개발하고 개발된 소프트웨어를 3D 프린팅된 고래의 내부에 있는 라즈베리 파이 하드웨어에 업로드한다. 이 시스템을 개발하는데 사용된 프로그래밍 언어는 고래소리분류를 위한 C++, 고래 소리 재생 알고리즘을 위한 MATLAB 및 Python, 고래 모형의 3D 프린팅을 위한 Rhino 6 등이다.
As considerable interests in noise emission from the ships have been increased, International Maritime Organization (IMO) standardized the Underwater Radiated Noise (URN) measurement process of commercial ships in deep seas by enacting the related ISO standard ISO 17208-1 and classification societies responded with the enactment or revision of corresponding notations. According to this trend, a new hybrid underwater sound propagation model based on underwater sound propagation theories was developed and its accuracy on analysis was verified through the result comparison with the results of other generally used models. Using the verified model, each URN propagation characteristics adjusted by the correction methods proposed in the ISO standard and class notations were analyzed and compared in two assumed URN measurement cases. The results showed that the effects of transmission loss corrections in the circumstances with less bottom reflections generally similar but they had rather large differences in the model analysis results with bottom-reflection-dominant conditions. It was concluded that the deep consideration of effective bottom-reflection-correction method should be made in future revisions of ISO standard and class notations.
본 연구에서는 국립공원에서 자연의 소리는 생태계의 구성요소임과 동시에 탐방객들이 공원을 체험하는 중요한 요소이다. 따라서 국립공원 내 소음 분포 특성을 파악하고 자연의 음환경(Soundscape) 보존 및 복원을 위한 노력은 국립공원 관리 차원에서 중요한 과제 중 하나이다. 그러나 여전히 국내 국립공원에서는 소음 관리 및 음환경 보존에 대한 관심이 미약한 것이 사실이다. 무등산국립공원은 호남지역에서 가장 중요한 자연보호지역 중 하나로 계절별 동물이 우는 소리, 물소리, 바람 소리 등 탐방객들에게 자연의 소리를 제공할 수 있는 최적의 장소이지만 대도시에 인접해 있고 공원 내부로 도로 및 대규모 시설지가 인접해있는 등 소음이 발생하여 공원 내 음환경에 위협이 되고 있는 상황이다. 따라서 본 연구는 소음지도, 탐방로 소리등급도, 주요 지점의 음환경 녹음 데이터, 소리자원 분포도 등의 분석을 통해 무등산국립공원 내 소리 분포 특성을 파악하고 광범위한 소음의 영향을 나타냄으로써 음환경 관리의 필요성을 시사하고 있다는 중요성을 지니고 있다. 반면 본 연구에서는 연구 인력과 장비의 한계로 인하여 소음지도, 탐방로 소리등급도, 소리자원 분포도의 속성 데이터 수집 기간이 상이한 점이 한계점으로 남는다. 그러나 본 연구의 결과는 탐방 만족도 및 자연의 음환경 보존 등을 목표로 향후 지속적인 음환경 보존 및 관리를 위해 활용될 수 있는 기초자료가 될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 인터넷의 역기능으로 현대 사회에 큰 문제를 야기 시키는 음란성 유해 동영상을 내용기반으로 판별하기 위한 방법을 제안하였다. 유해 동영상에서 오디오 데이터를 이용하여 특징을 추출하였다. 사용된 오디오 특징은 주파수 스펙트럼, 자기상관, MFCC이다. 음란성의 내용이 될 수 있는 소리의 특징을 추출하였고 동영상 전체 오디오에서 해당 소리의 특징과 일치하는지를 측정하여 유해성을 판별하였다. 제안한 방법의 실험은 각 특징마다 유해 판별 측정 결과와 다중 특징을 이용한 측정 결과를 비교 수행하였다. 하나의 오디오 특징만을 추출하여 사용하였을 때 보다 다중 특징의 사용이 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
Underwater acoustics, which is the study of phenomena related to sound waves in water, has been applied mainly in research on the use of sound navigation and range (SONAR) systems for communication, target detection, investigation of marine resources and environments, and noise measurement and analysis. The main objective of underwater acoustic remote sensing is to obtain information on a target object indirectly by using acoustic data. Presently, various types of machine learning techniques are being widely used to extract information from acoustic data. The machine learning techniques typically used in underwater acoustics and their applications in passive SONAR systems were reviewed in the first two parts of this work (Yang et al., 2020a; Yang et al., 2020b). As a follow-up, this paper reviews machine learning applications in SONAR signal processing with a focus on active target detection and classification.
Thyroidectomy patients may have vocal paralysis or paresis, resulting in a breathy voice. The aim of this study was to investigate the aerodynamic and acoustic characteristics of a breathy voice in thyroidectomy patients. Thirty-five subjects who have vocal paralysis after thyroidectomy participated in this study. According to perceptual judgements by three speech pathologists and one phonetic scholar, subjects were divided into two groups: breathy voice group (n = 21) and non-breathy voice group (n = 14). Aerodynamic analysis was conducted by three tasks (Voicing Efficiency, Maximum Sustained Phonation, Vital Capacity) and acoustic analysis was measured during Maximum Sustained Phonation task. The breathy voice group had significantly higher subglottal pressure and more pathological voice characteristics than the non breathy voice group. Showing 94.1% classification accuracy in result logistic regression of aerodynamic analysis, the predictor parameters for breathiness were maximum sound pressure level, sound pressure level range, phonation time of Maximum Sustained Phonation task and Pitch range, peak air pressure, and mean peak air pressure of Voicing Efficiency task. Classification accuracy of acoustic logistic regression was 88.6%, and five frequency perturbation parameters were shown as predictors. Vocal paralysis creates air turbulence at the glottis. It fluctuates frequency-related parameters and increases aspiration in high frequency areas. These changes determine perceptual breathiness.
Recently, several ICT-based cat studies have produced some successful results, according to academic and industry sources. However, research on the level of simply identifying the cat's condition, such as the behavior and sound classification of cats based on images and sound signals, has yet to be found. In this paper, based on the veterinary scientific knowledge of cats, a practical and academic cat monitoring and disease diagnosis system is proposed to monitor the health status of the cat 24 hours a day by automatically categorizing and analyzing the behavior of the cat with location information using LSTM with a beacon sensor and a raspberry pie that can be built at low cost. Validity of the proposed system is verified through experimentation with cats in actual custody (the accuracy of the cat behavior classification and location identification was 96.3% and 92.7% on average, respectively). Furthermore, a rule-based disease analysis system based on the veterinary knowledge was designed and implemented so that owners can check whether or not the cats have diseases at home (or can be used as an auxiliary tool for diagnosis by a pet veterinarian).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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